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文件名称：使用深度学习对裂纹图像进行分类并解释“为什么”：此演示展示了如何使用深度学习对裂纹图像进行分类并解释决策背后的原因。-matlab开发
文件大小：3.9MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-29 02:26:32
matlab
[英语] 该演示展示了如何微调名为 SqueezeNet [1] 的预训练深度卷积网络以执行裂纹/正常图像分类。使用一种名为 grad-cam 的“解释原因”技术讨论了分类结果。该脚本基于官方文档上[2]，关于grad-cam，我参考了[3]，关于fine-tuning，请参考本脚本末尾的附加说明[a]。在这个demo中，我们使用了一个数据集L Zhang [4] 介绍的混凝土裂缝图像。数据可在 [5] 处获得。
[日本人]此示例显示了使用深度学习对破解图像进行分类的代码。它预先用大型图像数据集进行训练，并使用能够捕捉良好图像特征的预学习网络，并根据其结构进行学习或将其作为权重初始值。此外，还使用了一种称为 grad-cam 的方法来可视化分类过程中强调的区域。此示例使用 SqueezeNet [1]，它是最小的预学习网络之一。另外，在这个演示中，我参考了 [2] [3] 中的官方文档
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ClassifyCrackImageAndExplainWhy.zip